城市公交换乘数据模型研究及算法实现_扈震

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1、城市公交换乘数据模型研究及算法实现扈震张发勇刘书良(中国地质大学(武汉)信息工程学院湖北武汉430074)【摘要】人们出行时选择公共交通是常用的一种方式,本文的目的在于如何能够方便地为人们出行时选择最优的公交换乘方案。首先设计了城市公交网络模型,并分析此模型详细的数据结构,在此基础之上提出以最小换乘次数为主的广度优先搜索的公交换乘算法,并结合实际情况,对此算法进行了人性化的改进,如步行换乘、综合因素等,使得计算出来的换乘方案的实用程度大大提高,符合大多数人的出行习惯和要求。【关键词】换乘最优路径公交网络地理信息系统中图分类号:P208文献标识码:AResearchandAlgorit

2、hmActualizationofCityPublicTransitNetworkDataModelHUZhenZhangFayongLiuShuliang(FacultyofInformationEngineering;ChinaUniversityofGeosciences;WuhanChina430074)Abstract:Itisageneralmethodbychoosingpublictrafficwhenthepeoplegetoutofthehouse.Thearticle’sintentionishowtoselecttheoptimumbus-transfersc

3、hemeconveniently.Firstly,theauthordesignsthecitypublictransitnetworkdatamodelandanalysesthedetailedmodeldatastructure.Itisthebasisofthebus-transferalgorithmwhichsearchextendedlyfirstlybasedontheminimaltransfertimes,andaccordingtotheactualcondition,thealgorithmisdevelopedinthepracticalaspect,suc

4、haswalkingtransfer,competitivefactorandsoon.Itisincreasedthatcalculatedtransferscheme’spracticaldegreeanditaccordwiththehabitandrequestofthemorepeoplegoingout.Keywords:transfer,optimumroute,PublicTransitNetwork,GIS0.引言在城市的公共交通网络中,公交换乘是乘客出行的一个重要的问题。随着城市公交规模的不断扩大,有相当部分的出行难以直达,乘客必须换乘才可到达目的地。在研究公交换

5、乘的最优路径算法时,有必要先了解乘客出行时所考虑的因素,通过对乘客出行心理、行为的研究来确定模型的优化目标和约束条件。按照传统的想法,乘客总是选择从起始点到终迄点的最短路径。研究表明,在大部分的城市公交网络模型中,最短距离并不是决定公交线路选择的主要因素,其它因素却是十分重471要的影响因素。通常受到以下几个因素的作用:(1)换乘次数,是指乘客在完成一次出行过程中所换公交车的次数;(2)出行距离,则包括车上距离和车外距离,车外距离指的是乘客为了乘车而步行的距离;(3)出行耗时,指乘客在一次出行过程中所需的时间,它也包括车上和车外部分,车外耗时除了在车外距离部分所耗的时间外还包括在车站

6、等车的时间;(4)出行费用,指的是乘客在完成一次出行过程中所花的车费。不同乘客对于各项因素的要求都是不同的,有些人优先考虑换乘次数,有些人则优先考虑出行距离。针对实际的公交换乘要求,本文提出全面的公交换乘数据模型,给出以站点优先的公交换乘的表达方法,并给出相应的算法。1.基于GIS的公交换乘数据模型地理信息系统(GeographicInformationSystem,GIS)是用于采集、模拟、处理、检索、分析和表达地理空间数据的计算机信息系统。其基底数据模型表达主要有:点、线、面三种。在城市公交网络模型中,自然需要通过GIS点模型来描述公交车站信息,用线模型来描述公交线路的路径信息。

7、相比较而言,城市公交网络比道路网络更为复杂,除了节点与线的数据模型之外,还有[5]许多其它的信息。图1为公交网络模型的结构图:图1公交网络模型结构图(1)公交站点包括城市公交网络中所有的公交站点,可以通过点模型来描述其空间位置,并将其站点名称等信息记录在属性数据中。(2)公交线路472各公交线路具有唯一编号,并且可将公交线路名称、起点、终点、开班、收班时间等信息记录在属性数据中。(3)公交段包括城市公交线路的路径信息。可通过线模型来描述其空间位置。(4)线

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